Optimización térmica y económica de un ciclo rankine orgánico que aprovecha el calor residual de los motores de combustión interna

La presente propuesta de investigación pretende exponer la optimización del aprovechamiento de los calores residuales de motores de combustión interna (Diesel), para aumentar la generación de energía eléctrica implementando un Ciclo Orgánico Rankine (ORC). El modelo termodinámico está desarrollado en el lenguaje de programación Python y la optimización se realizó implementado la herramienta computacional ModeFrontier. El modelo matemático fue programado a fin de optimizar el ciclo termodinámico, maximizando la potencia de salida y minimizando el costo nivelado de la energía del Ciclo Rankine Orgánico (ORC). Para la construcción del modelo matemático, se utilizaron las siguientes condiciones de entrada: la temperatura en [°C], el caudal másico en [kg/s] y capacidad calorífica [J/kg-K] de los gases de escape, lo que permite modelar el calor residual proveniente del motor de combustión interna (Diesel). Asimismo, se consideró en el modelo matemático parámetros fijos de diseño, tales como: la eficiencia isentrópica de la bomba y la turbina, la eficiencia del generador, la temperatura de condensación, la presión de trabajo del ciclo y los coeficientes globales de transferencia usados en el evaporador y condensador. El modelo matemático desarrollado, permite simular y calcular los balances termodinámicos en la turbina, la bomba, el condensador y el evaporador, lo que permite determinar el comportamiento y rendimiento global del Ciclo Orgánico Rankine (ORC). Se realiza también, un análisis económico evaluando los costos relacionados al ciclo termodinámico ORC para determinar el punto de equilibrio (año en el que se recupera la inversión) en función de los ahorros obtenidos por la implementación del ciclo, para finalmente, realizar un análisis de impacto ambiental en función de las emisiones de CO2 equivalentes que se dejan de emitir por la implementación del ciclo ORC. La plataforma ModeFrontier fue aplicada en esta investigación para implementar un algoritmo genético dentro del modelo matemático para así, seleccionar el fluido de trabajo que tenga la mejor relación rendimiento-costo y seleccionando sus mejores condiciones de operación en función de la presión de la bomba, la temperatura de saturación y la temperatura de entrada de los gases, este ultima varia con respecto al porcentaje de carga del motor. El tolueno y el benceno fueron los fluidos que mostraron los mejores resultados en la relación rendimiento – costo, el tolueno presenta mejores resultados termodinámicos, alcanzando una eficiencia de 21.85% y una potencia eléctrica de 3.6 kW, todo esto con un costo nivelado de energía de 0,101 USD/kWh-año y un retorno de la inversión en 8,17 años. Por otra parte, el Benceno presenta mayor viabilidad económica, teniendo un costo nivelado de 0,088 USD/kWh-año y un retorno de la inversión en 6,54 años, con esto, alcanza una eficiencia de 21,27% y una potencia eléctrica de 3,5 kW. Cuando se variaron las condiciones de operación del ciclo, se encontró que la configuración que mejor aprovecha los gases de escape y tiene la mejor relación rendimiento – costo consta de una presión del ciclo al 90% de la presión critica, una temperatura de condensación de 30°C, el motor trabajando a carga nominal y el Benceno como fluido de trabajo, con esta configuración obtenemos una eficiencia de 21,79%, una potencia eléctrica de 4,7 kW, un costo nivelado de energía de 0,06644 USD/kWh-año del ciclo ORC y un retorno de la inversión de 4,4 años, a la vez, un aumento en la eficiencia del motor de 4,29%, una disminución en su costo nivelado de 9,43% y una disminución de 13,03% en el consumo de combustible.

• Autores: Sánchez Daza, Jesús Eduardo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14058
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/14058
• Palabra clave: Energy engineering; Technological innovations; Energy; Residual heat; Internal combustion engines; Programming language; Diesel engines; Electric power; Mathematical models; Ingeniería en energía; Innovaciones tecnológicas; Energía; Motores diesel; Energía eléctrica; Modelos matemáticos; Calores residuales; Motores de combustión interna; Lenguaje de programación
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